01
手動計畫反覆失效
每當班次、到訪、配送或訂單改變，就有人必須重新安排工作。
Finite Field
30 秒診斷
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數理系統開發
人們每天反覆調整的計畫，讓系統來思考
班表、到訪排程、派車、生產步驟與人員分配，會被轉為數學模型，再實作成現場可用的網頁與應用程式系統。
最快兩週可做原型
Web、iOS 與 Android
圍繞現場規則建構
約束求解器
已最佳化 · 0.38s
訪問日程 / 6月20日
最快兩週可做原型
Aoki
Ito
Sato
Hayashi
09:00
V-012北部 / 照護
V-008東部 / 復健
11:00
V-003中部 / 心理支持
V-021西部 / 兒童照護
13:00
V-017北部 / 復健
V-026南部 / 心理支持
約束問題
0 項
總移動
84 分鐘
分配率
100%
min Σ cᵢxᵢ + λΣ vⱼ
s.t. Ax ≤ b
我們解決的問題
排班準備中
現場作業準備中
路線準備中
媒合準備中
我們解決的問題
當工作充滿約束時，一般系統開發會錯過核心。
Finite Field 處理的是對表單系統太複雜、對通用 SaaS 又太特殊的營運。
02
規則難以看見
技能、容量、地點、期限與優先順序規則存在，卻散落在試算表與人的記憶中。
03
專家承擔複雜度
相同資料在 Excel、聊天與系統間複製，再由同一位專家修正。
04
系統不做決策
系統存在，但只記錄結果；真正困難的部分仍在系統外發生。
答案不只是更漂亮的畫面，而是能決策並解釋的模型。
我們把這些流程視為數學系統：模型化決策、測試約束、解釋結果，並圍繞該邏輯建立營運使用者介面。
從業務規則到系統模型
當決策反覆發生時，系統需要一層數學模型。
Finite Field 先把現場決策拆解為變數、約束、目標與解釋需求，再設計系統。
變數
工作者、到訪、機器、訂單、車輛、時段、技能、容量與日期都成為明確資料。
約束
技能、期限、地點、負載上限、優先順序、不可用時段與業務例外會寫成規則。
目標
減少路程、平衡工作、提升偏好符合度、保護期限，或讓取捨對操作者可見。
我們不從畫面清單開始，而是先定義決策變數、約束、目標與解釋需求。
互動式分配示範
試著看看規則繁多的排程變成數學模型後如何改變。
瀏覽器示範僅供說明，不會將資料送出本頁。
到訪排程規劃器
切換目標並執行規劃器。
手動計畫：兩項約束需要修正
範例：9 次到訪 / 5 位工作者
解決方案領域
我們圍繞決策建構，而不是圍繞通用畫面類別。
我們專注於每天重建的計畫：班表、到訪、派工、生產步驟與人員分配。
排班
班表與人員最佳化
將技能、時段、休息規則與公平性轉為可審查的班表。
現場作業
到訪與路線排程
在考量移動、技能、偏好人員與時間窗的同時分配到訪與現場工作。
路線
車輛路線與配送規劃
在容量、順序與服務約束下規劃車輛、配送與停靠點。
媒合
分配與媒合系統
以可解釋的優先順序與例外，媒合人員、案件、訂單或資源。
交付流程
先模型、再原型；適配清楚後才進入正式開發。
我們把第一步控制在足夠小的範圍，以便在投入正式系統前驗證模型。
01
盤點規則與資料
收集目前的試算表、規則、範例與例外，並找出決策實際發生的位置。
02
建立模型
將工作流程轉成可審查的變數、約束、目標與解釋需求。
03
製作營運原型
在模型周圍建立小介面，讓操作者實際觸碰流程並找出遺漏規則。
04
規劃正式開發
等資料、模型、可用性與風險假設都清楚後，再決定正式開發範圍。
第一步
先從小範圍開始，再決定是否建置完整系統。
面對尚不確定的流程，我們先做窄範圍原型：模型化規則、建立小型使用者介面，並驗證是否值得正式開發。
原型 ¥298,000 起
原型會釐清可行性與範圍，但不保證業務效果。
規則與資料盤點
小型最佳化或媒合模型
可操作的流程原型
含風險與假設的下一步範圍
從研究到產品
建模、驗證、營運
NPA
驗證
產品
Math Lab
讓研究靠近實作。
研究室連接數學建模、偏向證明的思考與軟體交付。
研究內容支援工程判斷，不取代正式環境驗證或形式化證明工具。
閱讀 NPA準備中FAQ
初次諮詢前的常見問題
這些回答面向正在思考是否要把營運決策軟體化的團隊。
什麼業務可以做成數理系統？
排程、分配、路線、媒合與多約束流程，都適合先轉為小型模型。
會保證業務效果嗎？
不會。原型釐清邏輯、資料與使用者體驗，但不保證業務成果。
需求還沒完全確定也能開始嗎？
可以。先檢查資料、整理規則，並建立可試用的原型。